移动测量系统可同时采集三维激光点云、影像纹理及位置姿态数据，但使用影像照片与激光点云配准融合难以满足高效率和高重叠度的需求。针对这一问题，提出一种在移动测量下使用视频影像与激光点云配准的方法。利用定位定姿系统（POS）传感器提供的位置姿态数据，结合共线方程模型得到视频影像关键帧与激光点云初始配准值；利用基于Robust估计的选权迭代法提高初始配准值精度，确定配准参数的精确值；自视频影像生成立体密集匹配点云，并与三维激光点云进行最邻近迭代配准。实验结果表明，视频影像与车载激光点云的配准方法是可行的，配准精度高，能满足城市街道三维重建、部件采集、目标提取等量测应用需求。

城市市政井盖的快速定位与提取是智慧城市部件管理中需要解决的关键性问题之一，也是城市道路养护智能化管理实现过程中待解决的技术难题。提出了一种基于移动测量系统的井盖自动定位与提取方法，利用地面粗糙度进行地面点云提取，并将地面点生成地面强度特征图像，基于改进的梯度直方图算法、主成分分析、支持向量机分类器三者结合的方法实现井盖的快速定位与提取，结合同步影像获取井盖的权属信息。基于实验数据对该方法进行定性、定量分析，基于该方法进行城市井盖自动提取的准确率可达88.495%，精确度为99%，证明了该方法的正确性、可行性与稳健性。该方法促进了道路养护部门智能化工作模式的提升，不仅降低了工作的危险系数，提高了检测精度，还将传统的外业检测转变为室内作业模式，自动化、智能化程度得到了大幅提升。

视准轴角度误差直接影响移动激光成像系统(MMS)的点云精度，尤其是在多路线、多角度下扫描同一区域时，不理想的视准轴误差估计会造成重叠区域无法无缝拼合。针对上述问题，提出了一种基于平面特征的地面移动激光成像系统的视准轴误差自标定方法，给出移动激光成像系统的点云生成模型，依据三维场景中的平面特征，建立Gauss-Helmert平差模型，依据最小二乘法，推导出计算视准轴误差的法方程。实验结果表明,提出的方法不需要特殊的定标场，只需在数据采集过程中以不同方位扫描同一平面特征就可以计算出视准轴误差，且计算结果可靠有效。